逆向工程讲座_.pptVIP

例如，光学测量时，投射光难以到达深孔特征的内部，无法测得深孔处完整准确的数据；固定模型的夹具干涉装夹部分的测量，无法进行有效的数据采集；飞机上机身外形被其他特征覆盖，无法完全测量机身表面数据；光学测量设备通常需要贴标签来进行数据拼合，导致标签处测量缺失。为了尽可能地获得完整的模型信息以利于重建算法的设计和提高重构精度，有必要对测量数据进行修补。 随机采样法针对海量数据点的测量方法为一次测量采集一个区域数据、数据随机存储的特点，对顺序读入数据文件的点进行随机的去除，这种方法无需建立散乱点的邻域结构，所以实现是很快的，但算法稳定性显然与测量方法和测量点的存储方法有关，稳定性差 在图像处理中，就是指把以某点(x,y)为中心的小窗口内的所有像素的灰度按从大到小的顺序排列，将中间值作为(x,y)处的灰度值(若窗口中有偶数个像素，则取两个中间值的平均)。 光顺性是一个在CAGD应用中很普遍又很重要的概念，顾名思义就是光滑顺眼。关于曲线、曲面光顺的准则，目前学术界缺乏统一的判据，普遍接受的观点是光顺的曲线曲面应满足二阶几何连续、无奇点（或多余拐点）、曲率变化小、应变能较小等。逆向工程的不同的应用领域对重建模型光顺性要求是不同的，例如汽车外形设计为了车灯、镜面等具有高质量反射效果的曲面呈现最佳的光反射性能，常常要求逆向建模达到A级曲面标准，这就要求曲面间满足曲率连续的要求。而普通的零件的表面只要达到切矢连续即可达到曲面平滑的效果。 两种评价过程有一个共同点，即数据模型和CAD模型的比较，这和实际情况有差别，即忽略了数据测量误差，不是一个完整的方法，但在目前的技术条件下，逆向模型评价还是选择这种方法。 将逆向制造产品与原实物进行的对比，计算它们间的总体误差来判断决定逆向工作(产品)有效性和准确性，是直接的检验手段。但两个实物产品的直接测量比较就存在困难。 将精度评价分成两个过程：比较实物模型和CAD模型的差异，即问题①和②；检验制造产品和CAD模型的差异，即问题③，两个过程的精度相加即为逆向工程的总精度或总误差。 重建模型的精度评价 * * 第二个过程许多专用的逆向软件都具备这一功能 ，方法是基于重建的CAD模型，首先是测量规划、对产品进行逆向测量，获取数据点，然后与模型对齐计算点到模型曲面的距离来比较差异。 第一过程包括两个方面的内容：一是通过比较点云数据和CAD模型的差异来评价模型精度，二是对模型的光顺性能，即曲面质量进行评价。 重建模型的精度评价 * * 逆向工程中的误差来源 误差模型示意图 * * 原型误差 原产品在制造时会存在制造误差，使实物几何尺寸和设计参数之间存在偏差，如果原型是使用过的，还存在磨损或变形。原型误差一般较小，其大小一般在原设计的尺寸公差范围内，对使用过的产品可根据使用年限，考虑加上磨损量。另外实物的表面粗糙度会影响数据的测量精度。 * * 测量误差 对CMM测量方式，测量误差包括测量设备系统误差、测量人员视觉和操作误差、产品的变形误差等。 系统误差主要由标定误差、温度误差和探针弯曲误差组成。 测量人员视觉和操作误差主要是进行基准点、表面棱线和轮廓线测量时，测量探头的触点完全由操作者视觉定位，难以保证探头中心和被测点中心完全重合。 对接触会产生变形的产品，应选择适宜的测量力，同时装夹和固定好产品。尽量选择非接触测量。 测头半径误差，主要由接触式坐标测量机的探头半径补偿造成，对空间自由曲面测量时，如果对测头仅进行二维半径补偿，就会存在补偿误差。 * * 数据处理误差 数据平滑时会损失特征点的信息，而多视数据的重定位，在应用变换矩阵计算时存在计算误差，如果选择基准点定位，基准点的选择、基准点的测量误差都将影响变换的精度。 * * 造型误差 主要是CAD造型软件及逆向造型软件的实体造型误差，曲线、曲面的拟合误差，通常软件采用最小二乘逼近来进行样条曲线、曲面拟合，这就存在拟合精度的问题。另外，为保证轮廓边界的贴合和共线，配合零件的测量边界轮廓必须调整为一条配合线，这样对配合零件表面曲面造型时会带来误差，但这样的调整是必须的，为减小误差，轮廓线测量（只能用手工）和曲线拟合时要求精确。 * * 模型精度评价指标 整体指标：实物或模型总体性质，如整体几何尺寸、体积、面积（表面积）以及几何特征间的几何约束关系，如孔、槽之间的尺寸和定位关系。局部指标：曲面片与实物对应曲面的偏离程度。 量化指标：精度的数值大小，非量化指标：主要用于曲面模型的评价，如表面的光顺性等，主要通过曲面的高斯曲率分布、光照效果、法矢和主曲率图检验光顺效果，并参照人的感官评价。 对规则几何产品，采用整体指标进行精度评价是适宜的，而且也易于实现。但对由自由曲面组合而成的具有复杂几何外形的产品，其曲面之间的约束关系难以确定，只能采取局部评价指标，包